1.一种基于图像重生成的桥梁裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：图像运算：通过使用不同像素值的等大纯色图像与原始桥梁裂缝图像进行图像相减运算来确定最终所要采用的背景图像；原始桥梁裂缝图像与白色图像相减后的结果相比与黑色图像相减后的结果更稳定，因此最终决定将原始桥梁裂缝图像与一张等大的白色图像进行图像相减运算；

步骤二：图像增强：采用基于伽马变换的变换公式进行图像增强；

步骤三：图像重生成：根据桥梁裂缝图像的直方图进行图像重生成，将像素值分界线设为定值，根据固定的阈值去除图像原本的背景，保留裂缝，并将重新生成的裂缝图像背景色置为单一色，最终得到背景为单一色的桥梁裂缝图像；

步骤四：裂缝提取和定位；

裂缝的提取具体方法为：

通过计算机视觉库OpenCV中的轮廓寻找函数findContours()在图像重生成的桥梁裂缝图像上寻找所有裂缝的轮廓，并结合绘制轮廓函数drawContours()将找到的所有裂缝轮廓绘制出，在寻找轮廓前进行模糊去噪，并结合使用迭代器去除噪声轮廓，在绘制轮廓时通过计算轮廓的质心坐标进行漫水填充，得到裂缝的最终提取结果；

裂缝的定位具体方法为：

调用轮廓寻找函数findContours()寻找重生成的桥梁裂缝图像中所有裂缝的轮廓，并在相应的原始桥梁裂缝图像上绘制矩形框标记裂缝位置，并且输出矩形框的左上角和右下角的坐标点，完成裂缝的定位。

2.根据权利要求1所述的桥梁裂缝检测方法，其特征在于，所述伽马变换的图像增强的γ基本形式：s＝cr ，其中c和γ为正常数，伽马变换的变换公式对原图像上每一个像素值做乘积运算，即令常数c＝1，通过不同的γ值，增强低灰度或高灰度部分细节。